Robots biomédicos para estudiar enfermedades raras y tumores

Robots biomédicos que pueden ayudar en el estudio de enfermedades raras, neurodegenerativas e incluso del cáncer. En concreto, para la búsqueda de medicamentos huérfanos y de nuevas dianas terapéuticas y para la selección de fármacos personalizados en función de cada paciente. La investigación -obra de un equipo multidisciplinar de científicos liderados por la Universidad de Oviedo- acaba de ser publicada por la revista Journal of Comutational Biology y recoge las principales conclusiones de la tesis doctoral de Enrique J. Andrés Galiana, presentada el pasado 22 de julio.

Juan Luis Fernández Martínez, profesor del grupo de Problemas Inversos del Departamento de Matemáticas de la Universidad de Oviedo, explica que estos robots permiten predecir fenotipos -la expresión de la información contenida en los genes en función de un ambiente determinado- tanto en investigación clínica como traslacional. Pero ¿qué es un robot biomédico? Este docente explica que se trata de un conjunto de herramientas de matemática aplicada, estadística y ciencias de la computación capaz de aprender dinámicamente de datos complejos, conocidos con el término de big-data, y de ayudar a los médicos a tomar decisiones y a plantear tratamientos personalizados en función de las necesidades de cada paciente, la denominada medicina de precisión.

Los robots se han aplicado a tres enfermedades concretas: la leucemia linfocítica crónica, la miositis por cuerpos de inclusión, y la esclerosis lateral amiotrófica (ELA). En el caso de la leucemia, los resultados han mostrado la importancia de la Lipoproteína lipasa, una enzima que descompone los triglicéridos en ácidos grasos libres y glicerol. Para la miositis, un trastorno degenerativo inflamatorio de los músculos, los investigadores han descubierto la importancia de varios genes y la influencia de diferentes virus y bacterias en la génesis de esta enfermedad autoinmune, de forma que el sistema inmunitario confunde las proteínas propias con las generadas por el invasor.

En el caso de la esclerosis lateral amiotrófica, los robots han sido capaces de determinar la importancia de un grupo de proteínas que controlan el mecanismo de muerte celular programada y que en modelos animales transgénicos se han relacionado también con la mutación del gen SOD1. También aparecen vías relacionadas con el virus Epstein-Barr. Estos hallazgos están pendientes de confirmación y refrendo clínico.

El diseño de esta nueva metodología ha tenido que superar varias dificultades. El profesor de la Universidad de Oviedo destaca que uno de los mayores retos en la predicción de fenotipos y su uso en clínica es el carácter indeterminado de estos datos. «Trabajamos con chips o microarrays que miden el nivel de expresión de los genes monitorizados en el ARN en diferentes células del organismo. Utilizamos un número alto de sondas, del orden de 50.000, mientras que el de paciente no excede de la centena», comenta. Juan Luis Fernández añade que «encontrar el conjunto de genes responsables de un determinado fenotipo es como buscar una aguja en un pajar o abrir un caja fuerte con múltiples combinaciones de apertura».

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